掌握GPU天梯图制作技巧：从数据收集到可视化呈现

搞定GPU天梯图：从数据抓取到最终呈现，我踩过的那些坑

每次看到别人做出来的GPU天梯图，一排排整齐的柱状图、流畅的性能曲线，总觉得特别专业，直到我自己动手做——才发现根本不是那么回事，数据哪里找？怎么处理？用什么工具画？每一步都能让你头大，今天我就结合自己折腾的几个案例，聊聊这事到底该怎么搞,顺便吐点真实的苦水。

数据收集：别光看跑分，还得看“人品”

最开始我以为GPU性能数据随便一搜就有，结果发现根本不是那回事，各大评测网站数据口径不一致，有的测游戏帧率，有的测渲染时间，还有的跑AI推理——你得先想清楚：你的天梯图到底是给谁看的？

比如上次我想做一张“性价比天梯图”，除了性能得分，还得抓当前市场价格，结果发现电商平台的价格天天变，京东、淘宝的数据结构还都不一样，最后我是写了个Python脚本每天自动爬一遍，但偶尔还是会漏数据——有时候价格突然跳水，我这边还没更新，就被人吐槽“信息滞后”。

还有个坑是冷门显卡，像Intel Arc A580或者AMD的一些老卡，很多评测根本不测，你得自己去扒用户论坛、贴吧甚至B站UP主的实测视频，我曾经为了一张RX 5700XT的数据，翻了一个下午的贴吧，最后用截图+手动录入的方式才凑齐——真的累。

数据处理：Excel不够用，但也没必要硬上Python

拿到数据后，别急着画图，先归一化处理！比如有的测试用帧率（越高越好），有的用耗时（越低越好），不统一的话根本没法对比，我一般会把所有数据转换成相对性能指数，以某张卡（比如RTX 4060）为基准设为100分,其他卡按比例换算。

但千万别以为Excel就能搞定一切，有一次我做了张包含150张显卡的天梯图，Excel直接卡崩了，后来换用Pandas处理，但又得重新学怎么用groupby和merge——其实如果你不是经常做，没必要硬啃代码，用在线工具比如Airtable或者甚至Google Sheets也能凑合。

还有个细节：要不要包含不同分辨率下的数据？比如4K和1080p下显卡排名可能完全不同，我现在的做法是分开做两张图，但标注清楚测试环境,不然容易误导人。

可视化：别追求酷炫，先让人看懂

曾经我觉得动态交互图表特别牛，用了Plotly做了个可缩放的天梯图，结果发出去没人会用——大家只想快速知道“我的卡排第几”，所以现在我都回归朴素：静态图+清晰标注。

工具方面，我习惯用Matplotlib或者Seaborn，虽然代码写起来啰嗦，但细节控制灵活，比如可以用颜色区分NVIDIA/AMD/Intel，用散点图叠加柱状图显示性价比（性能vs价格），但切记别堆太多元素，否则就像我第一版那样——被人说“像电路图”。

如果你不想写代码，试试Tableau Public或者甚至Excel的图表模板也行，但注意默认样式都很丑，记得手动调颜色和字体,别用那个亮蓝色的默认色系！

我的翻车案例：那次被喷惨的“光追天梯图”

去年我做了张光追性能天梯图，当时偷懒直接用了媒体评测的“平均帧率”，没注明测试游戏，结果N卡因为光追优势普遍排名高，A卡用户就不乐意了：“你测的是《赛博朋克》吧？换《控制》就不是这样了！”——确实,不同游戏对光追的支持差异很大。

后来我改成按游戏分开做图，并且标注“测试基于三款主流光追游戏”，这才少了点争议，所以现在我做天梯图都会在角落小字写清楚数据来源和测试条件,不然真的说不清。

一些不成熟的思考

我现在觉得，天梯图本质上是一种“暴力归纳”——把复杂的性能差异压缩成一条线性排名，其实损失了很多信息，比如功耗、散热、驱动支持这些没法体现在图表里,但对实际体验影响很大。

有时候也在想，这种图到底有没有意义？显卡又不是跑分机器，有人买显卡是为了打游戏，有人是为了炼丹，还有人只是想要个亮机卡……或许以后应该做垂直领域的天梯图？但那样工作量又太大了。

做一张靠谱的GPU天梯图，三分靠数据，七分靠耐心，工具不重要，关键是想清楚：你到底想表达什么？——是绝对性能？性价比？还是特定场景下的表现？先把这事搞明白,再去折腾代码和图表样式。

（对了，如果你也做过天梯图，欢迎找我吐槽——反正这东西永远没有“完美版本”）